Visualisasi Matplotlib : Mengenal Library Matplotlib

Visualisasi data merupakan salah satu hal penting untuk mempermudah memahami data

Dalam Python kita bisa dengan mudah melakukan visualisasi data dengan library Matplotlib

matplotlib.pyplot adalah kumpulan fungsi yang membuat beberapa perubahan pada gambar: misalnya, membuat gambar, membuat area plot dalam gambar, menambah label di plot dan lainnya

Biasanya untuk mempermudah secara umum matplotlib.pyplot disingkat menjadi plt

import matplotlib.pyplot as plt

Jika anda menginstall Python melalui Anaconda maka library ini biasanya sudah terinstall

Jika belum gunakan PIP untuk menginstallnya

pip install matplotlib

Berikut adalah contoh dalam membuat visualisasi dengan Matplotlib

Gunakan fungsi plot() untuk melakukan plotting terhadap nilai X dan Y. Fungsi ylabel() untuk mencetak label di sumbu Y dan fungsi xlabel() untuk mencetak label sumbu X

Selanjutnya gunakan fungsi show() untuk menampilkan visualisasi

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

plt.plot([1,2,3,4], [2,4,6,8])
plt.ylabel('label Y')
plt.xlabel('label X')
plt.show()

kita gunakan %matplotlib inline agar hasil visualisasi bisa langsung tercetak di Jupyter Notebook

Hasilnya adalah

Voila… akhirnya kita sukses membuat grafik sederhana

Merubah Ukuran Gambar

Untuk merubah ukuran gambar tambahkan argument figsize didalam fungsi plt.figure() dan masukkan parameter lebar x tinggi dalam inchi

Histogram

Histogram adalah bentuk grafik yang menyatakan tabulasi frekuensi dalam bentuk batang. Histogram memudahkan kita untuk memahami ringkasan persebaran data

Untuk plot histogram gunakan matplotlib.pyplot.hist

Pertama kita generate dulu datanya menggunakan fungsi random() kemudian kita masukkan ke fungsi hist()

Kita pecah datanya menjadi 10 bagian dengan argumen bins

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


x = np.random.normal(size=100)
plt.hist(x, bins=10)
plt.show()

Hasilnya adalah

Oke sementara itu adalah dasar dari Maplotlib. Di artikel selanjutnya kita akan belajar lebih dalam lagi.. Keep Coding 😀